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World File Search System噪声
非线性光纤系统中的噪声
光频梳（OFC）是一种基于激光的技术，具有转化的计量学，可以以未经先验的精度实现时间和频率测量。超出了其最初的目的，OFC已在基本科学和新兴技术的各个领域采用，例如Au sosos驾驶和无线通信。然而，目前以高度重复速率产生低噪声OFC来源的挑战，具有较高的光学带宽阻碍了其全部潜力。为了应对这些挑战，非线性光纤中的超智能（SC）生成是一种有吸引力的方法，因为它可以在相对较低的泵功率下提供大带宽，但以噪声扩增为代价。本论文探讨了产生基于低噪声SC的OFC来源的新方法，以满足这些新型范围的不断增长的需求。第一个提出的解决方案是一种混合纤维，结合了两种SC生成制度的最佳品质。使用此纤维，可以将超低噪声纤维SC覆盖，覆盖930–2130 nm范围，相位相干性接近统一，频谱分辨出相对强度噪声（RIN）低至0。05％，平均0。01％在750 nm的带宽上，接近接近泵激光噪声的理论极限。这项工作的第二个重要结果是开发了一种新的数值方法，能够模拟在非线性纤维中传播的整个超快脉冲列车并研究其噪声性能的演变。最后，引入了空心核纤维，是达到新的SC制度（包括深紫外线和TW峰值功率）的一种有希望的方法。We use this model to corroborate and explain measurements of unprecedented low noise observed on a dual-comb SC source, including shot-noise-limited SC generation and up to 20 dB of RIN suppression.
噪声污染产生的电力
摘要：噪声污染，即所有类型的污染中最少的污染都被大多数人忽略了，这些人可以回收并变成电源。噪声就像阳光一样有效的电力来源。噪声（声音）能量可以转换为可行的电力来源。有多种声音来源没有被忽略，其中之一是行业产生的噪音。声波（噪声污染）转化为能量证明噪声可以作为替代能源。这项研究旨在设计和开发具有将噪声转换为电力并将其存储以进行紧急使用的设备。具体目标如下：确定根据硬件和软件开发基于噪声污染的电力库所需的组件；描述基于噪声污染的电力库电路和设计体系结构；确定要收获的噪音或分贝以创造力量；将噪声作为电源来处理噪声；并确定基于噪声污染的电力将产生电压，电流和电阻；在使用不同的移动小工具进行测试时，确定基于噪声污染的电力组的效率。
包含的工程通过全面的噪声管理策略为北部提供支持
●生态保障：对敏感栖息地（包括受保护的蝙蝠栖息地）进行了评估，以优先考虑环境保护，并在社区考虑之外。●连续监视框架：该策略结合了长期监控解决方案，使北部能够随着时间的推移评估和重新降低噪声措施。●利益相关者的合作：通过与地方当局，环保团体和更广泛的社区互动，确保了与监管要求和公众期望保持一致的策略。
减轻透射视觉噪声以增强车辆安全
软件定义的车辆（SDVS）依靠摄像机来智能和关键安全应用，但面临着动态环境噪音（包括天气和遮挡）的挑战。与静态传感器不同，SDV摄像机会遇到受驱动速度影响的噪声模式，这在先前的研究中经常被忽略。为了解决这一差距，我们使用公共数据集，Carla Simulator，机器人车辆和真实车辆的数据对透射噪声影响进行定量分析。我们的发现表明，以低于40 km/h的速度的主要速度可能是确保在嘈杂的城市条件下基于相机的可靠应用程序的门槛。此外，我们提出了Transitnet，这是一种新型模型，旨在减轻传输相机噪声并增强驾驶安全性，尤其是在较高速度下。与多个基线相比，实验结果表明，转运网将F量度提高了5.1％，MAP@50提高了3.6％，并且在所有数据集中将FPS提高了56.7％。我们还提供了广泛测试的详细观察和见解。
量子力学中的白噪声 - 塞缪尔·爱泼斯坦
量子信息理论是指使用量子力学的属性来执行进化处理和传播。它具有许多子字段，包括量子计算，量子算法，量子密钥分布，量子复杂性理论，量子传送和量子误差校正。它利用量子叠加和纠缠作为资源来定义经典力学无法实现的方法和算法。然而，本文表明，除了指数少的量子状态以外，所有量子均实际上都是白噪声。因此，将它们描述为“垃圾”不会不准确。从这些状态下，无法通过测量结果获得任何信息，并且由于保护不平等，没有通过量子通道进行处理可以增加其“信号含量”。本文中详细介绍的事实需要与现代量子信息理论进行核对。一个人如何处理几乎所有量子状态实际上都是白噪声，而在信息处理或传输方面没有价值的事实？唯一具有高信号含量的量子状态是经典的基础状态，例如| x⟩，对于x∈{0，1} ∗，并且在希尔伯特空间中与它们接近的状态。这就提出了一个问题：
在傅立叶过滤波前传感，基本限制和定量比较中建模噪声传播
上下文。自适应光学器件（AO）是一种允许地面望远镜的角度分辨率的技术。波前传感器（WFS）是此类系统的关键组成部分之一，驱动基本的性能限制。目标。在本文中，我们专注于特定类别的WFS：傅立叶过滤波前传感器（FFWFSS）。此类以其极高的灵敏度而闻名。然而，缺乏任何类型的FFWF的清晰而全面的噪声传播模型。方法。考虑到读出的噪声和光子噪声，我们得出了一个简单而全面的模型，使我们能够了解这些噪声如何在线性框架中的相重建中传播。结果。这种新的噪声传播模型适用于任何类型的FFWF，它允许人们重新审视这些传感器的基本灵敏度极限。此外，还进行了广泛使用的FFWFSS之间的新比较。我们专注于使用的两个主要FFWFS类：Zernike WFS（ZWFS）和金字塔WFS（PWFS），从而带来了对其行为的新理解。
CMOS-MEMRISTOR混合动力突触的设计及其在耐噪声的尖峰神经网络
鉴于数据量的越来越多，有一个显着的研究重点是硬件，可提供低功耗的高计算性能。值得注意的是，神经形态计算，尤其是在利用基于CMO的硬件时，已经表现出了有希望的研究成果。此外，越来越强调新兴突触设备（例如非挥发性记忆（NVM）），目的是实现增强的能量和面积效率。在这种情况下，我们设计了一个硬件系统，该硬件系统采用了1T1R突触的一种新兴突触。Memristor的操作特性取决于其与晶体管的配置，特别是它是位于晶体管的源（MOS）还是排水口（MOS）。尽管其重要性，但基于Memristor的操作电压的1T1R配置的确定仍然不足以在现有研究中探索。为了实现无缝阵列的扩展，至关重要的是要确保单位单元格适当设计以从初始阶段可靠地操作。因此，对这种关系进行了详细研究，并提出了相应的设计规则。香料模型。使用此模型，确定最佳晶体管选择并随后通过仿真验证。为了证明神经形态计算的学习能力，实现了SNN推理加速器。此实现利用了一个基于在此过程中开发的验证的1T1R模型构建的1T1R数组。使用降低的MNIST数据集评估了精度。结果证明了受大脑功能启发的神经网络操作成功地在高精度而没有错误的硬件中实现。此外，在DNN研究中通常使用的传统ADC和DAC被DPI和LIF神经元取代，从而实现了更紧凑的设计。通过利用DPI电路的低通滤波器效应来进一步稳定该设计，从而有效地降低了噪声。
对基于分数生成模型的噪声时间表的分析
基于得分的生成模型（SGM）旨在通过仅使用来自目标的噪声扰动样本来学习得分功能来估算目标数据分布。最近的文献广泛地集中在评估目标和估计分布之间的误差上，从而通过Kullback-Leibler（KL）Divergence和Wasserstein距离来测量生成质量。在对数据分布的轻度假设下，我们为目标和估计分布之间的KL差异建立了上限，这取决于任何依赖时间依赖的噪声时间表。在额外的规律性假设下，利用了有利的潜在收缩机制，与最新结果相比，我们提供了瓦斯坦斯坦距离的更严格的误差。除了具有易处理外，该上限还结合了在训练过程中需要调整的目标分布和SGM超参数的特性。最后，我们使用模拟和CIFAR-10数据集1通过数值实验来说明这些边界，并在参数族中识别最佳的噪声时间表范围。
lévy噪声中的连续指向聚合物
本文的目的是构建一个连续模型，该模型描述了Z D中定向聚合物的缩放限制，其环境具有无限的第二刻：连续体在时空l'evy噪声中定向聚合物。我们的构造可以被认为是与高斯白噪声尺寸1中[2]中[2]中呈现的任意噪声和维度的扩展。在伴侣论文[8]中，我们证明，Z D中有针对性环境的定向聚合物的缩放极限确实是本文中构建的连续模型。[2]中的构造直接基于具有多重噪声的随机热方程（SHE）的解决方案，但我们在这里的方法需要略有不同，因为SHE用一般的L´Evy噪声解决方案（对于最近的开发项目，请参见[21]）并未显示出辅助的规律性。因此，通过截断噪声的“小跳跃”部分获得的噪声的近似值来定义我们的连续模型。这种结构不是定向聚合物的特定特定的，并且可以应用